Xem mẫu
- Nghiên cứu - Ứng dụng
MẪU NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG
ĐỊA LÝ BẰNG HÌNH ẢNH
NGUYỄN THỊ BÍCH NGỌC, LÊ THỊ THU GIANG
Cục Đo đạc Bản đồ và Thông tin địa lý Việt Nam
Tóm tắt:
Cơ sở dữ liệu nền địa lý ở mức chi tiết cơ bản đã được phủ kín hầu hết phạm vi toàn lãnh thổ
trong đó công nghệ đo ảnh hàng không chiếm vai trò chủ đạo. Quy chuẩn về cơ sở dữ liệu nền địa
lý quốc gia cũng đã được ban hành và có hiệu lực áp dụng từ nhiều năm nay. Đã đến lúc cho thấy
sự cần thiết của những bộ mẫu nhận dạng và phân loại đối tượng địa lý bằng hình ảnh được công
bố để áp dụng thống nhất trong xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu nền địa lý trên phạm vi toàn
quốc. Bài viết này giới thiệu kết quả nghiên cứu xây dựng mẫu ảnh áp dụng trong thu nhận đối tượng
địa lý thuộc dữ liệu giao thông, thủy văn, lớp phủ bề mặt thuộc cơ sở dữ liệu nền địa lý quốc gia tỷ
lệ 1:10.000.
1. Đặt vấn đề không gian và thuộc tính của đối tượng địa lý
theo những quy định mô tả trong cấu trúc dữ liệu
Hiện nay hệ thống cơ sở dữ liệu nền địa lý đã
và tiêu chí thu nhận, hạn chế sự phụ thuộc vào
dần trở nên cũ, do đó nhiệm vụ cập nhật cơ sở dữ
kinh nghiệm và tính chủ quan của cá nhân tác
liệu nền địa lý quốc gia đã trở nên cấp thiết, đặc
nghiệp viên, hướng tới tính đồng nhất trong mọi
biệt là khi Luật Đo đạc và Bản đồ chính thức có
sản phẩm dữ liệu. Cũng với quan điểm này khi
hiệu lực từ tháng 1 năm 2019. Việc nâng cao
được tiếp cận với những thông tin mô tả hình
hiệu quả ứng dụng công nghệ đo ảnh được đánh
ảnh trực quan của đối tượng địa lý, người dùng
giá như một trong những giải pháp chủ yếu để
dễ dàng hiểu về ngữ nghĩa đối tượng và có thể
cập nhật đối tượng địa lý đáp ứng kịp thời yêu
tham gia vào việc xác minh mức độ đúng của đối
cầu sử dụng. Xây dựng bộ mẫu giải đoán ảnh để
tượng. Điều này còn có ý nghĩa khi áp dụng cơ
nhận dạng và phân loại đối tượng địa lý không
chế chia sẻ dữ liệu địa lý người dùng cũng có thể
phải mới, tuy nhiên đối với công nghệ đo ảnh kỹ
tham gia vào cập nhật đối tượng để ngày càng
thuật số, một số quy định kỹ thuật về đo ảnh đã
hoàn thiện hơn.
không còn phù hợp. Theo đó tiêu chuẩn về nhận
dạng đối tượng địa lý bằng hình ảnh cần được Cấu trúc bộ mẫu ảnh nhận dạng, phân loại đối
xây dựng và sớm công bố để phục vụ sản xuất, tượng địa lý tỷ lệ 1:10.000 được thiết lập căn cứ
quản lý chất lượng sản phẩm. Bộ mẫu hình ảnh vào tiêu chí về thuộc tính hình học (Geo) của đối
đối tương địa lý cũng sẽ góp phần mở rộng khả tượng địa lý. Khi áp dụng mẫu ảnh để phân loại
năng tiếp cận đối tượng địa lý thông qua danh một số đối tượng có kiểu Geo=GM_Point, vị trí
mục đối tượng và siêu dữ liệu của đối tượng được định vị một cách tương đối
2. Tiêu chí thu nhận đối tượng địa lý và ví dụ loại đối tượng bến bãi. Theo đó những loại
cấu trúc bộ mẫu nhận dạng, phân loại đối đối tượng này thường không tham gia vào việc
tượng địa lý bằng hình ảnh đánh giá độ chính xác của đối tượng địa lý.
Những đối tượng có kiểu Geo=GM_Curve có
Quan điểm sử dụng bộ mẫu ảnh để giải đoán tiêu chí thu nhận mô tả là đường ranh giới của
phân loại đối tượng địa lý có những thay đổi nhất đối tượng trên thực địa, kết quả giải đoán và đo
định so với điều vẽ ảnh hàng không để thành lập vẽ càng sát với thực tế càng tốt. Do đó, việc áp
bản đồ địa hình trước đây, đó là mục đích làm dụng mẫu giải đoán ảnh dạng số để nhận dạng
tăng “mức độ đúng” của kết quả nhận dạng về
Ngày nhận bài: 05/02/2020, ngày chuyển phản biện: 11/02/2020, ngày chấp nhận phản biện: 19/02/2020, ngày chấp nhận đăng: 25/02/2020
52 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 43-3/2020
- Nghiên cứu - Ứng dụng
đối tượng địa lý có ý nghĩa nhất định trong quá Việc lựa chọn mẫu phân loại đối tượng được
trình đo vẽ và kiểm tra mức độ đúng kết quả thu thực hiện theo tiêu chí: ưu tiêu những đối tượng
nhận dữ liệu không gian. Trong quá trình thu và thuộc tính có khả năng nhận dạng tốt trên ảnh,
nhận dữ liệu, có những đối tượng có kiểu những loại đối tượng khi thu nhận bằng hình ảnh
Geo=GM_Surface được thu nhận một cách gián dễ lẫn với đối tượng khác hoặc đối tượng mà bản
tiếp từ các đường nét được số hóa theo hình ảnh chất ngữ nghĩa đã thay đổi so với quy định nội
hoặc từ các đối tượng địa lý có kiểu dung bản đồ trước kia.
Geo=GM_Curve thường được kiểm soát về hình
Bộ mẫu nhận dạng, phân loại đối tượng địa lý
học thông qua quan hệ Topology. Trường hợp
bằng hình ảnh Về cơ bản danh mục mẫu giải
này kết quả giải đoán và nhận dạng tốt hình ảnh
đoán ảnh được lập theo tiêu chí thu nhận đối
của đối tượng cũng cần được chú trọng để nâng
tượng địa lý tại Thông tư số 21/2014/TT-
cao chất lượng dữ liệu. Trường hợp những đối
BTNMT Quy định kỹ thuật về mô hình cấu trúc,
tượng có kiểu Geo=GM_Surface được đo vẽ
nội dung cơ sở dữ liệu nền địa lý tỷ lệ 1:10.000.
trực tiếp thông qua giải đoán ảnh ví dụ: nhà, khối
Trong đó:
nhà, nền vỉa hè, lề đường thường có những khó
khăn khi vẽ những góc vuông, đường cong... đặc - Một số loại mẫu cùng một đối tượng địa lý
biệt là khi độ phân giải ảnh thấp, việc giải đoán có hình ảnh đồng thời trên ảnh hàng không và
nhận dạng hình ảnh cần kết hợp với việc lựa ảnh vệ tinh
chọn công cụ vẽ phù hợp do các phần mềm cung - Một số mẫu sắp xếp theo thuộc tính phân
cấp. loại loại đối tượng để phân biệt theo ngữ nghĩa
Như vậy, trong quá trình thu nhận dữ liệu địa thuộc tính, ví dụ đường bờ sông suối, bờ biển rõ
lý bằng phương pháp đo vẽ ảnh cần có sự phân ràng phân biệt với không rõ ràng, taluy giao
loại đối tượng thông qua các đặc điểm về hình thông, taluy thuỷ lợi.
học của các đường nét tạo nên đối tượng địa lý - Một số mẫu được sắp xếp theo loại đối
để lựa chọn những biện pháp phù hợp khi thu tượng địa lý có liên quan với nhau theo ngữ
nhận dữ liệu cũng như khi đánh giá chất lượng nghĩa và tiêu chí thu nhận để dễ dàng phân biệt
sản phẩm. ví dụ: Ranh giới đường bộ - Mặt đường bộ, đồng
Trước mắt bộ mẫu ảnh được nghiên cứu xây thời có chỉ dẫn cách vecto hoá trên ảnh.
dựng nhằm phục vụ xây dựng và cập nhật cơ sở - Một số mẫu được thuyết minh bằng hình
dữ liệu nền địa lý quốc gia tỷ lệ 1:10.000 đối với ảnh phối cảnh của đối tượng thực địa có ánh xạ
các chủ đề dữ liệu địa lý có số đối tượng địa lý ngữ nghĩa đối tượng với hình ảnh tương ứng trên
được thu nhận chủ yếu trong điều kiện nội ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ví dụ: hầm giao
nghiệp đó là: giao thông, thủy văn, lớp phủ bề thông, kênh mương và thuyết minh rõ ràng.
mặt. Xuất phát từ danh mục đối tượng địa lý,
mỗi đối tượng với mã phân loại khác nhau khi Bộ mẫu ảnh nhận dạng, phân loại một số đối
kết hợp với thuộc tính để cấu tạo một mẫu nhận tượng địa lý thuộc các chủ đề giao thông, thuỷ
dạng và phân biệt nó với đối tượng khác. văn, lớp phủ bề mặt đề xuất với khối lượng trong
bảng sau
t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 43-3/2020 53
- Nghiên cứu - Ứng dụng
Chi tiết tham khảo tại báo cáo tổng hợp đề tài đoán đối tượng cần quan tâm đến các yếu tố như
nghiên cứu khoa học: “Nghiên cứu xây dựng bộ điều kiện bay chụp ảnh, mối quan hệ giữa các
mẫu ảnh phục vụ phân loại một số đối tượng địa đối tượng thực địa như những dấu hiệu mang
lý thuộc dữ liệu giao thông, thủy văn, lớp phủ bề tính chỉ báo để hạn chế lỗi phân loại sai.
mặt trong xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu
- Về tiêu chí chất lượng Độ chính xác vị trí
nền địa lý quốc gia tỷ lệ 1:10.000” Cục Đo đạc,
của đối tượng địa lý
Bản đồ và Thông tin địa lý Việt Nam, Hà Nội
2019. Với độ phân giải mặt đất 0,4m, khi áp dụng
mẫu ảnh để thu nhận các đối tượng có kiểu hình
Bộ mẫu ảnh phân loại một số đối tượng địa lý
học GM_Curve có thể cải thiện được độ chính
thuộc dữ liệu giao thông, thủy văn, lớp phủ bề
xác rõ rệt nhất trong trường hợp các đối tượng có
mặt phục vụ xây dựng, cập nhật cơ sở dữ liệu
hình ảnh rõ nét như ranh giới đường bộ, ranh
nền địa lý 1:10.000 có ý nghĩa nhất định trong
giới nước mặt... được phóng đo vẽ với sai số đo
việc cải thiện chất lượng dữ liệu địa lý:
lặp đạt khoảng 0,2-0,3m. Khi đó độ chính xác
- Về tiêu chí chất lượng Mức độ chính xác mặt phẳng có thể đạt được khoảng 0,5-0,6m.
của thuộc tính chủ đề Ảnh nắn trực giao sử dụng trong thu nhận dữ
Với nguồn dữ liệu ảnh hàng không màu dạng liệu cần có độ phân giải của ảnh gốc thu nhận
số, độ phân giải phổ biến là 0,4m thì mẫu giải được (ảnh chưa qua tái lấy mẫu) để việc tải ảnh
đoán, phân loại đối tượng địa lý bằng hình ảnh khi phóng to, vecto hóa được nhanh nhất có thể.
được sử dụng ngay trong quá trình đo vẽ thu
Các nguồn ảnh vệ tinh có độ phân giải ≤ 2,5m
nhận đối tượng địa lý bằng phương pháp lập thể
thường được sử dụng để nhận dạng, cập nhật, bổ
hoặc đo vẽ trên ảnh nắn trực giao. Trong đó các
sung các đối tượng địa lý cần định vị tương đối,
đối tượng thuộc chủ đề giao thông, thủy văn có
ví dụ như đối tượng bến bãi, tuyến đò, tim đường
thể đạt tiêu chí phân loại đúng tới 80-90%. Độ
bộ, hoặc cập nhật ranh giới biến động của các
tin cậy của phân loại lớp phủ thực vật là rừng cao
vùng thực vật. Trường hợp cần bổ sung, cập nhật
hơn loại lớp phủ là đất canh tác. Sử dụng mẫu
biến động trên phạm vi rộng, nhiều loại đối
phân loại rừng còn có thể cho phép phân biệt
tượng đã thay đổi hoàn toàn, cần được tăng
được loại thực vật lá kim/lá rộng với độ tin cậy
cường bằng kết quả đo bổ sung tại thực địa hoặc
đến 80%. Các đối tượng lớp phủ không có thực
chia sẻ từ các nguồn dữ liệu có độ chính xác cao.
vật như khu khai thác, công trình xây dựng cho
độ tin cậy đến 90%. - Ý nghĩa trong mô tả đối tượng địa lý
Trên ảnh màu có độ phân giải cao,việc xác Trong trường hợp mô tả loại đối tượng địa lý
định các thông số độ rộng đường, cầu... tỷ cao trong các văn bản chưa đủ rõ thì hình ảnh của đối
taluy công trình giao thông, thủy hệ có thể xác tượng địa lý trong bộ mẫu phân loại này giúp cho
định được khi có hỗ trợ của DEM gốc thu nhận việc tra cứu đối tượng dễ dàng và trực quan. Trên
từ đám mây điểm. Việc sử dụng ảnh nắn trực thực tế, công việc này thường được thực hiện
giao, kết hợp với mô hình số độ cao nhờ công cụ trong công đoạn điều tra, xác minh các đối tượng
hỗ trợ trong môi trường Microstation 3D do địa lý mà trong quá trình thu nhận trong nội
Công ty Đo đạc ảnh địa hình đã từng áp dụng nghiệp còn chưa thực hiện được. Hình ảnh của
vào sản xuất từ năm 2008. một số loại đối tượng địa lý cũng là tư liệu để
đưa vào Metadata giúp cho người sử dụng, tra
Hiệu quả sử dụng mẫu ảnh phân loại đối
cứu dễ dàng, tiếp cận đối tượng hơn.
tượng địa lý phụ thuộc vào kết quả khảo sát, cập
nhật mẫu phân loại đối tượng phù hợp với đặc Có thể nói kết quả nghiên cứu đề tài đã đưa
điểm địa lý, tự nhiên và khối ảnh sẽ được sử ra được bộ Mẫu ảnh có thể đủ điều kiện để làm
dụng để đo vẽ. Đồng thời trong quá trình giải tài liệu phục vụ xây dựng các tiêu chuẩn cơ sở sử
54 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 43-3/2020
- Nghiên cứu - Ứng dụng
dụng trong xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu loại sản phẩm gọi là “bình đồ ảnh” vẫn còn tồn
nền địa lý quốc gia tỷ lệ 1:10.000. Tuy nhiên, để tại và vẫn được áp dụng để vecto hoá đối tượng
việc sử dụng có hiệu quả cần có những thay đổi địa lý. Bình đồ ảnh được tạo ra từ việc ghép một
trong quan điểm điều tra, thu nhận dữ liệu thay số tờ ảnh đã được nắn và cắt theo cạnh khung
vì “điều vẽ” trước đây, trong đó với mỗi khu vực trong của tờ bản đồ ở tỷ lệ cần thành lập.Trong
cần tập hợp các đối tượng cần điều tra, bổ sung nhiều trường hợp, thường là ảnh hàng không khi
từ các nguồn tài liệu hoặc thu nhận tại thực tế. thu nhận ở độ phân giải cao, tỷ lệ ảnh lớn hơn tỷ
Trong quá trình sử dụng bộ mẫu giải đoán ảnh lệ bình đồ ảnh cần thành lập nhiều lần thì một tệp
không chỉ dựa vào mẫu ảnh mà cần có sự phân tin của tờ bình đồ ảnh sẽ có dung lượng rất lớn.
tích các yếu tố liên quan và kết hợp với các Để giảm dung lượng, các tờ ảnh nắn thường
nguồn dữ liệu tin cậy. Do đó công tác điều tra được tái lấy mẫu ở độ phân giải thấp hơn ảnh nắn
ngoại nghiệp cần bổ sung nội dung thu nhận tài gốc. Đối với công nghệ đo ảnh kỹ thuật số, việc
liệu, dữ liệu, bản đồ chuyên ngành mới nhất hoặc sử dụng dữ liệu bình đồ ảnh đã bị giảm độ phân
sự tham gia của các địa phương để đảm bảo dữ giải sẽ làm giảm hiệu quả giải đoán, thu nhận đối
liệu đáp ứng yêu cầu “chính xác”, “kịp thời” tượng, đặc biệt là các đối tượng kiểu đường nét
(GM_Curve).
Kết quả áp dụng bộ mẫu ảnh nhận dạng và
phân loại đối tượng địa lý được trình bày và ghi Theo tiêu chí thu nhận đối tượng địa lý, một
nhận để sử dụng ở dạng số, các mẫu ảnh có độ số đối tượng địa lý chỉ cần định vị tương đối, ví
phân giải giữ nguyên như ảnh gốc thu nhận, dụ đối tượng bến bãi, hầm giao thông, cống giao
không sử dụng ảnh đã lấy mẫu lại hoặc ảnh đã xử thông, tuyến đò. Trong các trường hợp này
lý để ghép theo mảnh bình đồ ảnh. không đòi hỏi hình ảnh đối tượng có độ phân giải
3. Nâng cao hiệu quả sử dụng mẫu giải cao. Một số đối tượng địa lý kiểu đường nét
đoán, nhận dạng trong thu nhận đối tượng thường được thu nhận bằng phép nội suy như
địa lý tuyến đò, tim đường bộ, hoặc ranh giới biến
động của các vùng thực vật khi vecto hoá cũng
Độ phân giải ảnh và hệ số thu phóng phù hợp không đòi hỏi dữ liệu ảnh độ phân giải cao.
Bộ mẫu ảnh được khuyến cáo sử dụng trực Trong khi những đối tượng thuộc về ranh giới
tiếp ở dạng số, trong quá trình sử dụng có thể thu giao thông, ranh giới đường bờ nước cần phải
phóng ở tỷ lệ thích hợp để quan sát được trực xác định vị trí, hình dạng, kích thước của đối
quan. Tỷ lệ mô hình hoặc hình ảnh sử dụng để đo tượng chính xác so với trị thực nhất có thể do đó
vẽ, thu nhận dữ liệu cũng phải được thu phóng cần sử dụng dữ liệu ảnh gốc nắn trực giao để có
phù hợp. Hệ số thu phóng gắn với độ phân giải thể phát huy hiệu quả của các mẫu nhận dạng đối
ảnh và cũng gắn với hiệu quả kinh tế của dự án, tượng địa lý. Ví dụ: đồ hình của đối tượng nước
do đó sự phù hợp được xem xét dựa trên kết quả mặt có độ rộng 5m được vecto hoá bằng dữ liệu
khảo sát đặc điểm địa lý, điều kiện tự nhiên, kinh ảnh có độ phân giải giảm, dù chỉ trong phạm vi
tế xã hội; loại đối tượng địa lý chiếm ưu thế một đơn vị pixel là 2,5m cũng có thể dẫn đến độ
trong từng khu vực theo tiêu chí thu nhận và yêu sai lệch về hình học và khó có thể đảm bảo độ
cầu độ chính xác của dữ liệu địa lý. Hệ số thu chính xác theo yêu cầu. Đặc biệt là những khu
phóng hình ảnh đối tượng địa lý trên mô hình lập vực phạm vi biến động lớn, nhiều loại đối tượng
thể hoặc ảnh nắn trực giao có ảnh hưởng lớn đến đã thay đổi hoàn toàn, khi giải đoán hình ảnh của
độ chính xác hình học của đối tượng. Khi sử đối tượng và vecto hoá cần tham chiếu các
dụng một loại dữ liệu ảnh số ở độ phân giải nào nguồn dữ liệu tin cậy như bản đồ địa chính, số
đó, sai số đo lặp thường được áp dụng để xác liệu đo đạc các chuyên ngành, trường hợp cần
định hệ số thu phóng phù hợp trước khi đo vẽ. thiết ghi nhận để xác nhận, bổ sung tại thực địa.
Trong các dự án đo đạc và bản đồ hiện nay Khi giải đoán, xác định vị trí các loại đối
t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 43-3/2020 55
- Nghiên cứu - Ứng dụng
tượng có kiểu hình học dạng điểm cần dựa vào bền xe, bãi đỗ xe... có thể dựa vào các nguồn tài
kết quả giải đoán đồ hình, khuôn viên của đối liệu của cơ quan thẩm quyền tại địa phương để
tượng trên thực địa, thường được định ra bởi định vị tương đối trước khi giải đoán và nhận
ranh giới khu chức năng. Trong các khu vực dày dạng đối tượng trên ảnh. Coi trọng công tác khảo
đặc rất khó giải đoán và thường dẫn đến nhầm sát thu thập các tài liệu bản đồ chuyên ngành xây
lẫn, do đó hệ số thu phóng hình ảnh cần lựa chọn dựng, giao thông hoặc các nguồn tài liệu có liên
phù hợp sao cho có tính khái quảt trong toàn khu quan, đánh giá mức độ tin cậy để có căn cứ cập
vực và kết quả giải đoán dựa trên mối quan hệ nhật biến động.
với các đối tượng có tính chỉ báo hoặc có mối 4. Kiến nghị
liên quan.
- Tiếp tục điều chỉnh, bổ sung, sửa đổi các
Cập nhật bộ mẫu nhận dạng hình ảnh đối
mẫu ảnh trong quá trình sản xuất để ngày càng
tượng địa lý phù hợp với điều kiện cụ thể
hoàn Bộ mẫu ảnh sử dụng trong thu nhận dữ liệu
Để sử dụng bộ mẫu ảnh có hiệu quả, trước nền địa lý tỷ lệ 1:10.000. Nghiên cứu sử dụng
khi triển khai sản xuất cần tiến hành khảo sát chỉ số thực vật (NDVI) để nâng cao khả năng
thực địa, bổ sung, điều chỉnh mẫu cho phù hợp phân loại đối tượng thuộc lớp phủ thực vật.
với khu vực cần xây dựng, cập nhật dữ liệu. Đặc
- Khuyến khích việc thu thập thông tin, dữ
biệt là đối với mẫu phân loại lớp phủ thực vật
liệu tài liệu chuyên ngành ví dụ dữ liệu địa
trong đó chú trọng các vùng trồng cây nông
chính, quản lý đất đai trong việc nâng cao độ tin
nghiệp, cây công nghiệp.
cậy khi giải đoán ảnh nội nghiệp, thu nhận dữ
Đối với một số mẫu đối tượng có sự so sánh liệu địa lý.
sự thay đổi hình ảnh theo thời điểm bay chụp ví
- Tăng cường sử dụng ảnh chụp thực địa
dụ mẫu đối tượng lớp phủ bề mặt là ruộng lúa
trong việc xác minh kết quả giải đoán và phân
đồng thời có hai mẫu vào mùa khô và mùa mưa.
loại đối tượng trong nhà và cần ghi nhận như
Khi sử dụng với các tài liệu, dữ liệu, bản đồ
một loại sản phẩm giao nộp.
chuyên ngành mới nhất để cho kết quả tốt hơn.
- Đối với công nghệ số việc chọn tỷ lệ thu
Việc sử dụng mẫu giải đoán ảnh cho kết quả
phóng hình ảnh cần phải trở thành quy định bắt
tin cậy thấp khi không có sự kết hợp với thông
buộc khi đo vẽ. Đặc biệt là trong đo vẽ ảnh vấn
tin về thời điểm thu nhận ví dụ: hình ảnh một số
đề giám sát chất lượng cần gắn với chế độ tổ
đoạn sông suối, kênh mương vào chụp mùa cạn
chức ca sản xuất để hạn chế những ảnh hưởng
thường được giải đoán và đo vẽ thành những
đến chất lượng giải đoán và đo vẽ.
ruộng rau, màu...
- Điều chỉnh, bổ sung một số danh mục sản
Hiện nay hệ thống cơ sở dữ liệu nền địa lý
phẩm đo đạc bản đồ liên quan đến công nghệ đo
quốc gia đã phủ kín toàn quốc, trong nhiệm vụ
vẽ ảnh số, ví dụ ảnh nắn trực giao với độ phân
cập nhật đối tượng địa lý có biến động một phần
giải cao nhất có thể thu nhận được; sản phẩm
hầu như không cần giải đoán ngữ nghĩa đối
bình đồ ảnh chỉ được coi là một sản phẩm trung
tượng mà chủ yếu là chỉnh lý biến động hình học
gian khi cần in ra giấy phục vụ công tác điều tra
của đối tượng địa lý. Trong các trường hợp tìm
ngoại nghiệp.m
được vị trí cùng tên thuộc đối tượng cần cập nhật
và nhận dạng chính xác trên ảnh có thể áp dụng Tài liệu tham khảo
các phép đo tương quan. Để nâng cao hiệu quả [1]. Phạm Vọng Thành. Đoán đọc và điều vẽ
đo vẽ nội nghiệp cần thu thập các loại tài liệu có ảnh. NXB Giao thông vận tải. Hà Nội, 2000.
liên quan đến loại đối tượng địa lý cần thu nhận.
Dựa vào địa danh và những thông tin như phạm [2]. Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội -
vi, quy mô để định vị trên ảnh. Ví dụ: đối tượng Giáo trình Trắc địa ảnh viễn thám.
56 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 43-3/2020
- Nghiên cứu - Ứng dụng
[3]. Department for Forestry Development [6]. New York, Macmillan Publishing
(DFD), Ministry of Agriculture and Rural Company, Interpretation, Fifth Edition.
Development (MARD), Socialist Republic of
[7]. American Society of Photogrammetry
Viet Nam, Technical manual on interpretation of
Estes, J.E. , E.J. Hajic, and L.R. Tinney (Author-
aerial photographs, Japan International
editors), Fundamentals of Image Analysis:
Cooperation Agency (JICA).
Analysis of Visible and Thermal Infrared Data,
[4]. Jensen, J.R. 2000, Remote Sensing of the Chapter 24, in Manual of Remote Sensing.
Environment: An Earth Resource Perspective,
[8]. New York, John Wiley and Sons, Paine,
Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
D. E, 1981, Aerial Photography and Image
[5]. Avery T. E. and G. L Berlin, 1992, Interpretation for Resource Management.m
Fundamentals of remote Sensing and Airphoto.
Summary
Sample identification and geographical classification by image
Nguyen Thi Bich Ngoc, Le Thi Thu Giang, Department of Survey and Mapping Vietnam
Geographic database at the basic level of detail has covered most of the whole territory in which
aviation imaging technology plays a leading role. The National Geographic Database database has
also been issued and is in effect for many years. The time has come to show the need for published
sets of image identification and classification of geographic features for uniform application in
building and updating geographic database nationwide. This article introduces the results of research
to build a photo model applied to the acquisition of geographic features belonging to traffic, hydro-
logical data, surface coating belonging to the national geographic database database at 1: 10,000
scale.m
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CHỈ SỐ ĐỘ ẨM.......
(Tiếp theo trang 41)
Summary
Research established surface soil moisture mapping from Sentinel-1 satellite imagery
Hoang Minh Hai, Institute of Geodesy and Cartography
Vuong Trong Kha, Hanoi University of Mining and Geology
The SAR sensor on the Sentinel-1 satellite is an active sensor operating in the C band (from 4 to
8 GHz) of the electromagnetic spectrum, unaffected by weather or day-night conditions. The infor-
mation obtained on the image, also known as the backscatter value of the radar signal, is correlated
with the soil moisture value. This paper presents the research results of soil moisture mapping from
Sentinel-1 satellite image data. To calculate empirically for the establishment of the appropriate
function (regression) shows the mathematical relationship between the actual measured soil mois-
ture value and the values extracted from the corresponding points on the backscatter image in VV
polarization was selected. In this study, the author has investigated the possibility of using Sentinel-
1 images in combination with data of soil moisture measurement in the field (at or near the time of
the photos taken) to making soil moisture map on the area of Ben Tre province.m
t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 43-3/2020 57
nguon tai.lieu . vn
